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被隔离的主机节点一致。 MRS 3.x版本不支持在管理控制台执行本章节操作，本章节仅适用于3.x之前的版本。 访问MRS Manager，详细操作请参见访问MRS集群Manager。 选择“系统设置 > 补丁管理”，进入补丁管理页面。 在“操作”列表中，单击“详情”。 在补丁详情
ensureRocksDBIsLoaded(RocksDBStateBackend.java:734) ... 11 more 可能原因 运行的系统和编译环境所在的系统版本不同，造成GLIBC的版本不兼容。 定位思路 使用strings /lib64/libpthread.so.0 | grep
Tez常用配置参数 参数入口 在Manager系统中，选择“集群 > 服务 > Tez > 配置”，选择“全部配置”。 在搜索框中输入参数名称。 参数说明 表1 参数说明 配置参数 说明 缺省值 property.tez.log.dir Tez日志目录。 /var/log/Bigdata/tez/tezui
或者文件系统进行处理。查询下推能带来以下好处： 提升整体的查询性能。 减少HetuEngine和数据源之间的网络流量。 减少远端数据源的负载。 HetuEngine对查询下推的具体支持情况，依赖于具体的Connector，以及Connector相关的底层数据源或存储系统。 数据源
就可以避免工作内容的丢失。状态信息需要让Active/Standby的ResourceManager都能访问。当前系统提供了三种共享状态信息的方法：通过文件系统共享（FileSystemRMStateStore）、通过LevelDB数据库共享（LeveldbRMStateSto
ine管理员可选择通过配置“维护实例”等，开启物化视图的自动创建与自动刷新功能。业务用户可以通过配置客户端Session来获得基于自动创建的物化视图的自动改写与提速。 该能力可以极大降低用户使用物化视图功能的使用难度，带来业务无感知的分析加速效果。HetuEngine管理员通过付
数据库开发 简单查询、聚合查询、join查询、数据增/删/改等SQL开发。 数据库调优 调优思路、参数调优、系统调优、SQL改写调优。 数据库运维 监控、告警、日志、系统表/视图。 适用范围 规范适用于ClickHouse数据库设计、数据库开发、数据库测试、数据库运维以及DBA和业务使用人员。
shuffle异常处理 问题 在部分场景Spark shuffle阶段会有如下异常 解决方法 JDBC应该： 登录FusionInsight Manager管理界面，修改JDBCServer的参数“spark.authenticate.enableSaslEncryption”值为“false”，并重启对应的实例。
FSNamesystem.checkSuperuserPrivilege(FSNamesystem.java:5916) 问题根因： 执行balance需要使用管理员账户 解决方法 安全版本 使用hdfs或者其他属于supergroup组的用户认证后，执行balance 普通版本 执行HDFS的balance命令前，需要在客户端执行su
创建Kafka Topic 操作场景 用户可以根据业务需要，使用集群客户端或KafkaUI创建Kafka的主题。启用Kerberos认证的集群，需要拥有管理Kafka主题的权限。 前提条件 已安装客户端。 使用Kafka客户端创建Kafka Topic 进入ZooKeeper实例页面： 登录FusionInsight
产生告警的NameService名称。 Trigger condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 单副本的数据在节点故障时容易丢失，单副本的文件过多会对HDFS文件系统的安全性造成影响。 可能原因 DataNode节点故障。 磁盘故障。 单副本写入文件。
调测Kafka Token认证机制样例程序 Kafka服务端配置Kafka Token认证。 登录FusionInsight Manager管理界面，选择“集群 > 服务 > Kafka > 配置”，打开Kafka服务配置页面。 开启Token认证机制。 查找配置项“delegation
apache.hadoop.hbase.hindex.global.GlobalIndexAdmin”中的方法进行HBase全局二级索引的管理，该类中listIndices用于查询索引信息，可以获取当前用户表所有相关索引的定义及索引状态。 代码样例 以下代码片段在com.huawei
本地使用Windows操作系统 如果您本地使用Windows操作系统登录Linux弹性云服务器，可以按照下面方式登录弹性云服务器。下面步骤以PuTTY为例。 登录MapReduce服务管理控制台。 选择“现有集群”，选中一个运行中的集群并单击集群名称，进入集群基本信息页面。 在“节点管理”页签单
HBase表以“命名空间:表名”格式进行存储，若在创建表时不指定命名空间，则默认存储在“default”中。其中，“hbase”命名空间为系统表命名空间，请不要对该系统表命名空间进行业务建表或数据读写等操作。 功能分解 根据上述的业务场景进行功能分解，需要开发的功能点如表2所示。 表2 在HBase中开发的功能
Flume日志采集概述 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
单击“Attempt ID”列的ID 图4 单击“Logs” 使用具有当前Flink作业的管理操作权限的用户登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，单击“Flink WebUI”后的链接，单击“作业管理”，在作业的“操作”列选择“更多 > 作业详情”也可查看Taskmanager日志。
单击“Attempt ID”列的ID 图4 单击“Logs” 使用具有当前Flink作业的管理操作权限的用户登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，单击“Flink WebUI”后的链接，单击“作业管理”，在作业的“操作”列选择“更多 > 作业详情”也可查看Taskmanager日志。
OME/share/hadoop/common/lib/hadoop-plugins-xxx.jar 方式二：将HDFS的如下配置项修改为开源类。 dfs.client.failover.proxy.provider.hacluster=org.apache.hadoop.hdfs
Flume日志采集概述 Flume是一个分布式、可靠和高可用的海量日志聚合的系统。它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。支持在系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
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